Antiretroviral therapy resistance mutations among HIV infected people in Kazakhstan
Notice bibliographique
Résumé
In Kazakhstan, the number of people living with HIV (PLHIV) has increased steadily by 39% since 2010. Development of antiretroviral therapy (ART) resistance mutations (ARTRM) is a major hurdle in achieving effective treatment and prevention against HIV. Using HIV pol sequences from 602 PLHIV from Kazakhstan, we analyzed ARTRMs for their association with factors that may promote development of ARTRMs. 56% PLHIV were infected with HIV subtype A6 and 42% with CRF02_AG. The ARTRM Q174K was associated with increased viral load and decreased CD4+ cell count, while infection with CRF02_AG was associated with a lower likelihood of Q174K. Interestingly, CRF02_AG was positively associated with the ARTRM L10V that, in turn, was observed frequently with darunavir administration. Infection with CRF02_AG was positively associated with the ARTRM S162A that, in turn, was frequently observed with the administration of nevirapine, also associated with lower CD4 counts. Zidovudine or Nevirapine receipt was associated with the development of the ARTRM E138A, that, in turn, was associated with lower CD4 counts. Determination of a patient's HIV variant can help guide ART choice in Kazakhstan. For example, PLHIV infected with CRF02_AG will benefit less from darunavir and nevirapine, and emtricitabine should replace zidovudine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».